Khám phá cách công nghệ thị giác máy tính trong xe tự hành cho phép nhận thức và ra quyết định theo thời gian thực, cải thiện sự an toàn và trải nghiệm lái xe tổng thể.
Xe tự lái không còn chỉ là ý tưởng viễn tưởng nữa; chúng đang trở thành hiện thực, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) cho việc lái xe tự động. Những chiếc xe này phụ thuộc rất nhiều vào các hệ thống AI tiên tiến, đặc biệt là thị giác máy tính , để hiểu và diễn giải thế giới xung quanh chúng. Công nghệ này cho phép chúng xác định các vật thể, nhận dạng biển báo đường bộ và điều hướng an toàn trong các môi trường phức tạp theo thời gian thực.
Với thị trường xe tự hành toàn cầu có giá trị hơn 27 tỷ đô la Mỹ vào năm 2021—và dự kiến sẽ tăng lên gần 62 tỷ vào năm 2026—rõ ràng là AI cho xe tự hành đang định hình tương lai của giao thông. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách thức thị giác máy tính được áp dụng trong xe tự lái, bao gồm các ứng dụng chính như phát hiện người đi bộ, nhận dạng biển báo giao thông và hệ thống giữ làn đường, đồng thời giới thiệu cách những đổi mới này đang biến đổi tương lai của việc lái xe.
AI có thể hỗ trợ rất nhiều cho xe tự lái để hiểu được môi trường xung quanh và đưa ra quyết định theo thời gian thực. Hãy cùng khám phá cách AI, trong số nhiều ứng dụng của nó, hỗ trợ phát hiện người đi bộ và nhận dạng biển báo giao thông, hai yếu tố chính giúp tăng cường độ tin cậy của xe tự lái.
Lái xe đòi hỏi sự tập trung liên tục và nhận thức về những gì đang diễn ra xung quanh bạn khi đang cầm lái. AI trong xe tự lái có thể giúp ích cho vô số khía cạnh trong việc sử dụng xe hàng ngày của chúng ta. Ví dụ, AI có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giữ an toàn cho người đi bộ bằng cách phát hiện và dự đoán chuyển động của họ. Theo " Nghiên cứu về phát hiện người đi bộ trên xe tự lái ", quá trình này bắt đầu bằng camera của xe, được bố trí xung quanh xe để ghi lại toàn cảnh xung quanh, bao gồm đường sá, vỉa hè và vạch qua đường. Những camera này liên tục thu thập dữ liệu hình ảnh, giúp xe "nhìn thấy" người đi bộ, ngay cả trong những tình huống đông đúc hoặc khó khăn.
Dữ liệu hình ảnh thu thập được sau đó có thể được xử lý bằng các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 . Để thực hiện như vậy, bước đầu tiên là sử dụng phát hiện đối tượng , bao gồm xác định vị trí của các đối tượng tiềm năng, chẳng hạn như người đi bộ, phương tiện và biển báo giao thông, trong hình ảnh. Sau khi phát hiện, mô hình AI chuyển sang bước tiếp theo, đó là phân loại — xác định từng đối tượng được phát hiện thực sự là gì. Các mô hình được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn, cho phép chúng nhận dạng người đi bộ ở nhiều tư thế, điều kiện ánh sáng và môi trường khác nhau, ngay cả khi họ bị che khuất một phần hoặc đang chuyển động.
Trong khi một số mô hình thị giác máy tính xuất sắc trong việc phát hiện và phân loại, thì những mô hình khác tập trung vào các nhiệm vụ như dự đoán chuyển động của người đi bộ được phát hiện. Trong các hệ thống này, sau khi một vật thể được phân loại là người đi bộ, mô hình AI sẽ tiến thêm một bước nữa bằng cách dự đoán chuyển động tiếp theo của họ. Ví dụ, nếu ai đó đang đứng ở mép vạch qua đường, xe có thể dự đoán liệu họ có thể bước xuống đường hay không. Khả năng dự đoán này rất quan trọng để xe phản ứng theo thời gian thực bằng cách giảm tốc độ, dừng lại hoặc đổi hướng để tránh mọi nguy hiểm tiềm ẩn. Để đưa ra những quyết định này thông minh hơn nữa, các hệ thống AI có thể kết hợp dữ liệu hình ảnh từ camera với dữ liệu đầu vào từ các cảm biến khác như LIDAR, giúp xe hiểu rõ hơn về môi trường xung quanh.
Nhận dạng biển báo giao thông, viết tắt là TSR, là một phần quan trọng khác của xe tự lái. Nó giúp xe nhận dạng và phản hồi các biển báo đường bộ theo thời gian thực, như biển báo dừng, giới hạn tốc độ và chỉ đường. Điều này đảm bảo xe tuân thủ luật giao thông, tránh tai nạn và cho phép hành khách tận hưởng chuyến đi êm ái và an toàn.
Cốt lõi của TSR là các thuật toán học sâu sử dụng camera của xe để nhận dạng biển báo. Các hệ thống này cần hoạt động trong các điều kiện khác nhau như mưa, ánh sáng yếu hoặc khi biển báo được nhìn từ một góc. Các phương pháp cũ dựa vào các kỹ thuật như phân tích hình dạng và màu sắc của biển báo, nhưng chúng thường có thể thất bại trong các tình huống phức tạp, chẳng hạn như thời tiết xấu.
Trong bài nghiên cứu " Một phương pháp tiếp cận dựa trên YOLOv8 để phát hiện biển báo giao thông đa lớp " , các tác giả mô tả việc sử dụng mô hình YOLOv8 để xác định các khu vực hình ảnh có biển báo giao thông. Mô hình được đào tạo trên một tập dữ liệu bao gồm hình ảnh biển báo giao thông trong các điều kiện khác nhau, chẳng hạn như các góc độ, ánh sáng và khoảng cách khác nhau. Sau khi YOLOv8 mô hình phát hiện các khu vực có biển báo giao thông, phân loại chính xác các khu vực đó, đạt độ chính xác ấn tượng là 80,64%. Những khả năng này có thể hỗ trợ xe tự hành hiểu được tình trạng đường sá bằng cách xác định các biển báo giao thông quan trọng theo thời gian thực, có khả năng góp phần đưa ra quyết định lái xe an toàn hơn.
AI đang dần thay đổi cách thức hoạt động của xe tự lái, giúp chúng an toàn hơn và hiệu quả hơn. Với các thuật toán thông minh và khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng, những chiếc xe này có thể phát hiện ra mối nguy hiểm, đưa ra quyết định lái xe tốt hơn và thậm chí giảm tác động của chúng đến môi trường . Sau đây là một số lợi ích chính mà AI mang lại cho xe tự lái.
AI có khả năng tăng cường an toàn trong xe tự lái bằng cách cho phép phát hiện và phản ứng với các mối nguy hiểm theo thời gian thực. Theo báo cáo của Cục Quản lý An toàn Giao thông Đường bộ Quốc gia (NHTSA), 94% các vụ tai nạn nghiêm trọng là do lỗi của con người. AI có khả năng giảm các sự cố như vậy bằng cách phản ứng nhanh hơn người lái xe, có khả năng giảm tỷ lệ tai nạn xuống 90% khi các hệ thống tự động trở nên tiên tiến hơn.
AI trong phát hiện vật thể của xe tự hành không chỉ giúp đảm bảo an toàn mà còn cải thiện lưu lượng giao thông. Sử dụng AI, những chiếc xe này có thể điều chỉnh tốc độ, duy trì khoảng cách tối ưu và giảm nhu cầu phanh gấp hoặc tăng tốc, tất cả đều giúp giảm thiểu tình trạng tắc nghẽn giao thông . Thuật toán AI cũng tối ưu hóa hiệu quả nhiên liệu bằng cách đảm bảo xe đi theo các tuyến đường hiệu quả nhất, tránh dừng không cần thiết và quản lý mức tiêu thụ nhiên liệu tốt hơn so với người lái xe. Do đó, AI không chỉ cải thiện trải nghiệm lái xe mà còn góp phần giảm lượng khí thải và chi phí nhiên liệu.
Tương lai của xe tự lái xoay quanh việc đạt được mức độ tự chủ Cấp độ 5, nghĩa là lái xe hoàn toàn tự động mà không cần sự can thiệp của con người, bất kể môi trường hay tình huống nào. Để hiểu được công nghệ này đang hướng đến đâu, điều quan trọng là phải phân tích năm cấp độ lái xe tự động theo định nghĩa của Hiệp hội Kỹ sư Ô tô (SAE) :
Hiện nay, hầu hết các xe thương mại đều hoạt động ở chế độ tự động Cấp độ 2 , trong đó xe có thể hỗ trợ lái và kiểm soát tốc độ nhưng vẫn yêu cầu người lái phải tập trung. Mercedes-Benz là một trong những công ty đầu tiên đạt được chế độ tự động Cấp độ 3 , trong những điều kiện cụ thể, cho phép người lái rời tay khỏi vô lăng, rời mắt khỏi đường — và quan sát xung quanh.
Tuy nhiên, việc đạt được mức độ tự chủ Cấp độ 5 —khi xe có thể di chuyển trên mọi địa hình, từ các trung tâm đô thị đông đúc đến những con đường nông thôn xa xôi, mà không cần bản đồ hoặc sự can thiệp của con người—là những thách thức đáng kể. Những thách thức này bao gồm phát triển AI tiên tiến có thể đưa ra quyết định theo thời gian thực trong môi trường không thể đoán trước, xử lý các điều kiện thời tiết phức tạp và đảm bảo an toàn trong mọi tình huống lái xe.
AI là chìa khóa để biến xe tự lái trở thành hiện thực hơn nữa. Nó giúp những chiếc xe này phát hiện vật thể, nhận dạng biển báo giao thông, giữ đúng làn đường và, với các mô hình thị giác máy tính như YOLOv8 , hỗ trợ quản lý giao thông và tối ưu hóa quản lý bãi đậu xe , giúp lái xe an toàn và mượt mà hơn. Các công nghệ như YOLO và CNN cho phép xe đưa ra quyết định thông minh trên đường. Hiện tại, hầu hết xe tự lái hoạt động ở Cấp độ 2, nơi chúng hỗ trợ lái xe nhưng vẫn cần sự chú ý của con người, và chế độ tự động Cấp độ 3 đang được thử nghiệm, cho phép lái xe rảnh tay một cách hạn chế.
Thách thức lớn phía trước là đạt được mức độ tự chủ Cấp độ 5, khi xe có thể tự lái trong mọi điều kiện mà không cần sự trợ giúp của con người. Điều này sẽ cần nhiều công sức hơn để xử lý các sự kiện bất ngờ và tạo ra các hệ thống có thể đưa ra quyết định theo thời gian thực trong mọi tình huống. Khi AI được cải thiện, xe tự lái hoàn toàn đang tiến gần hơn, hứa hẹn những con đường an toàn hơn và trải nghiệm lái xe thoải mái hơn.
Bạn có tò mò về AI không? Hãy khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về các dự án đột phá và kết nối với cộng đồng đang phát triển của chúng tôi. Từ những đột phá trong chăm sóc sức khỏe đến những đổi mới trong xe tự lái , chúng tôi đang thúc đẩy tương lai của AI!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
